НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

НКЦКИ озаботился защитой пользователей от атак через веб-приложения

Ввиду роста количества атак в рунете Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) опубликовал рекомендации по повышению уровня защищенности веб-приложений и минимизации рисков для пользователей.

При проведении атак на пользователей веб-приложений злоумышленники зачастую используют зависимости в коде, обеспечивающие взаимодействие со страницами сайта на стороне клиента, — подключаемые JavaScript-библиотеки, фреймворки CSS, информационные, аналитические и защитные плагины, а также шрифты, подгружаемые со сторонних серверов. Подмена таких модулей позволяет авторам атак размещать на сайтах вредоносные скрипты, собирать конфиденциальные данные посредством фишинга, перенаправлять пользователей на потенциально опасные ресурсы.

Для повышения безопасности веб-приложений и предотвращения злонамеренного вмешательства в их работу НКЦКИ рекомендует (PDF) принять следующие меры:

  1. Предоставить законным пользователям возможность самостоятельно завершать сеансы работы в веб-приложении.
  2. Обеспечить гарантированное удаление идентификатора сессии по ее завершении на стороне клиента.
  3. Ввести обязательную аутентификацию для доступа к защищенным ресурсам веб-приложений и внесения изменений в профили пользователя.
  4. Обеспечить криптозащиту аутентификационных данных пользователей при хранении.
  5. Исключить хранение аутентификационных данных и информации о структуре каталогов на сервере в файлах, доступных по URL.
  6. Запретить использование заголовка REFERER в качестве основного механизма авторизации.
  7. Использовать параметризованные запросы к базам данных SQL, либо применить санацию пользовательского ввода.
  8. Использовать фильтрацию входного потока данных.
  9. Запретить использование HTML-тегов <img> и <table> в пользовательском вводе.
  10. Очистить сообщения об ошибках от такой информации, как данные о структуре файловой системы, фрагменты кода, подробности обращения к СУБД; ввести в обиход страницу-заглушку с кодом ошибки 200.
  11. Использовать надежные протоколы для аутентификации пользователей (Kerberos, TLS 1.2 и выше).
  12. Использовать POST-запросы для передачи аутентификационных данных на сервер.
  13. Исключить использование внешних сущностей, внешних параметров сущностей и внешних описаний типа документа при обработке данных в формате XML.
  14. Запретить кеширование конфиденциальных данных, вводимых в веб-формы, ограничить доступ к содержимому куки-файлов с помощью атрибутов HTTPOnly и secure.
  15. Обеспечить проверку корректности вводимых пользователем данных и на стороне клиента, и на стороне сервера.
  16. Включить в HTTP-заголовки сведения об используемой кодировке и запретить ее замену для всех источников входных данных.
  17. Ввести проверку благонадежности стороннего JavaScript-кода перед его использованием.
  18. Регулярно проверять хеш-суммы файлов JavaScript; при обнаружении изменений следует немедленно прекратить использование кода и повторно проверить функциональность.
  19. Отказаться от использования динамически формируемых JavaScript.
  20. Отдавать предпочтение загрузке внешних зависимостей из контролируемых источников.
  21. Разработать и поддерживать в актуальном состоянии планы реагирования на DDoS-атаки, утечки, дефейс сайта, несанкционированный доступ к интерфейсу управления.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru